检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化

西南大学学报（自然科学版） 2024年第1期46卷 155-166页

作者：贾润亮张海玉山西省财政税务专科学校信息学院太原030024 太原理工大学财经学院太原030024

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimizat... 详细信息

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.

关键词：无线传感器网络黑猩猩优化哈里斯鹰优化覆盖率群体智能算法

基于群体智能算法的巷道快速掘进自动化控制研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自动化与仪表 2024年第7期39卷 47-50,62页

作者：李春阁新疆工程学院安全科学与工程学院乌鲁木齐830023 新疆工程学院新疆煤矿灾害智能防控与应急重点实验室乌鲁木齐830023

以提高掘进效率、优化矿山资源的开采过程为目的,该文提出基于群体智能算法的巷道快速掘进自动化控制方法。采集掘进机截割电机的负载油缸压力、截割臂振动加速度和截割电机电流数据,将其输入到Q-RBF神经网络模型内,通过该模型迭代输出... 详细信息

以提高掘进效率、优化矿山资源的开采过程为目的,该文提出基于群体智能算法的巷道快速掘进自动化控制方法。采集掘进机截割电机的负载油缸压力、截割臂振动加速度和截割电机电流数据,将其输入到Q-RBF神经网络模型内,通过该模型迭代输出掘进机截割臂载荷信号,对该载荷信号转换成摆速后得到掘进机截割臂期望摆速,将期望摆速与实时摆速同时输入到模糊PID控制器内,并对模糊PID控制器参数进行整定处理,输出掘进机截割臂摆速控制参数,实现巷道快速掘进自动化控制。实验表明,该方法可实现掘进机截割臂摆速控制,超调数值较小,应用效果较为显著。

关键词：群体智能算法快速掘进自动化控制 PID控制器 Q-RBF神经网络

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

群体智能算法在决策控制系统的应用策略研究

火力与指挥控制 2022年第11期47卷 1-5页

作者：于君太原理工大学大数据学院太原030024

决策控制系统的智能化辅助程度正在逐步加深。群体智能算法以具有分布性、非直接通信、自组织、个体简单等特点,被广泛应用于智能化决策控制系统。在多种群体智能算法基本原理基础上,对其在决策控制系统中的应用策略进行详细论述,分析... 详细信息

决策控制系统的智能化辅助程度正在逐步加深。群体智能算法以具有分布性、非直接通信、自组织、个体简单等特点,被广泛应用于智能化决策控制系统。在多种群体智能算法基本原理基础上,对其在决策控制系统中的应用策略进行详细论述,分析了多种群体智能算法在决策控制系统的应用实践。在多模态数据协同推理的发展方向下,新一代信息技术的融合应用将进一步提升决策控制系统的性能。

关键词：群体智能算法决策控制系统蚁群算法粒子群算法人工蜂群算法

群体智能算法搜索策略的性质及对停滞现象的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程理论与实践 2013年第6期33卷 1587-1595页

作者：陈俊风吴铁军浙江大学控制科学与工程学系杭州310027 河海大学物联网工程学院常州213022 河海大学江苏省输配电装备技术重点实验室常州213022

群体智能算法模拟生物进化或动物群体协作的搜索机制,其目标是快速有效地搜索复杂优化问题的解空间,寻求全局最优解.本文通过对群体智能算法的搜索机理进行分析,根据在搜索过程中解集内部结构变化的性质定义了解集多样度,并在此基础上... 详细信息

群体智能算法模拟生物进化或动物群体协作的搜索机制,其目标是快速有效地搜索复杂优化问题的解空间,寻求全局最优解.本文通过对群体智能算法的搜索机理进行分析,根据在搜索过程中解集内部结构变化的性质定义了解集多样度,并在此基础上研究了两种基本的搜索策略——多样化搜索和集中化搜索对解集进化过程中的停滞性的影响,证明了集中化搜索不可避免地使解集中的候选解逐渐趋于单一,是导致算法停滞收敛的主要原因;而多样化搜索能从任何候选解出发搜索到整个编码空间中的任一个点,即整个空间是多样化搜索的可达域,但将使算法不收敛.本文采用三类典型的群体智能算法:遗传算法、蚁群算法和粒子群算法进行了实验,验证了上述分析结论的正确性.

关键词：群体智能算法集中化搜索多样化搜索停滞现象

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多无人机协同航迹欺骗群体智能算法研究

现代雷达 2022年第11期44卷 18-23页

作者：束坤刘宇蕊李迪王金锋中国船舶集团有限公司第八研究院江苏扬州225000

针对无人机对组网雷达进行航迹欺骗时无人机的飞行任务优化问题,文中提出了一种基于群体智能算法的多机协同航迹欺骗干扰技术。首先,给出了多协同对组网雷达航迹欺骗的数学模型、约束条件以及优化函数;然后,利用三种典型的群体智能算法... 详细信息

针对无人机对组网雷达进行航迹欺骗时无人机的飞行任务优化问题,文中提出了一种基于群体智能算法的多机协同航迹欺骗干扰技术。首先,给出了多协同对组网雷达航迹欺骗的数学模型、约束条件以及优化函数;然后,利用三种典型的群体智能算法对多机协同航迹欺骗模型进行了优化求解;最后,通过仿真实验比较了三种群体智能算法在优化求解多机协同航迹欺骗模型上的差异性。

关键词：群体智能算法多无人机协同航迹欺骗组网雷达

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于群体智能算法的大数据分布式存储方法

计算机仿真 2023年第11期40卷 447-451页

作者：胡媛媛江春然甘杜芬河北工程技术学院人工智能与大数据学院河北石家庄050000 桂林电子科技大学计算机工程学院广西北海536000

采用目前方法对大数据进行存储时,无法有效分配数据中存在的冗余数据,导致方法存在带宽占用率高、负载均衡度低、节点剩余能量低和数据存储量低的问题。提出基于群体智能算法的大数据分布式存储方法,利用一致性树分布存储方法完成大数... 详细信息

采用目前方法对大数据进行存储时,无法有效分配数据中存在的冗余数据,导致方法存在带宽占用率高、负载均衡度低、节点剩余能量低和数据存储量低的问题。提出基于群体智能算法的大数据分布式存储方法,利用一致性树分布存储方法完成大数据的分布存储,通过群体智能算法选择存储节点,对存储节点和大数据进行映射处理,将数据映射到对应的存储节点中,并采用遗传算法对大数据中存在的冗余数据进行分配,完成大数据的分布式存储。实验结果表明,所提方法的带宽占用率低、负载均衡度高、节点剩余能量高、数据存储量高。

关键词：群体智能算法一致性树分布存储数据映射大数据分布式存储

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于群体智能算法的车间调度应用研究

基于群体智能算法的车间调度应用研究

作者：范雅男长春工业大学

学位级别：硕士

群体智能算法是一种基于生物群体行为的启发式算法,即群体表现出来的复杂行为是简单个体在交互过程中凸显的智能。群体智能算法简单易实现并且具有良好的鲁棒性,因此可以用于各种复杂组合优化问题的求解。车间调度问题是对工厂加工任务... 详细信息

群体智能算法是一种基于生物群体行为的启发式算法,即群体表现出来的复杂行为是简单个体在交互过程中凸显的智能。群体智能算法简单易实现并且具有良好的鲁棒性,因此可以用于各种复杂组合优化问题的求解。车间调度问题是对工厂加工任务进行合理分配,使其在满足一定限制条件的情况下达到所设定生产目标的过程,被认为是最复杂的组合优化问题之一。因此本文主要对群体智能算法中的粒子群算法进行深入研究,并将其应用于车间调度问题中,研究算法性能,主要研究内容如下:(1)在粒子群算法基础上提出一种自适应参数变化的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm for Adaptive Parameter Change,ACPSO)。该算法中惯性权重和学习因子均采用非线性自适应调整的方式,合适的惯性权重和学习因子调整策略能够使算法具有与寻优阶段相匹配的开发和探索能力,避免算法过早收敛。由ACPSO算法在CEC2013数据集上的对比实验结果可知,算法在面对函数优化问题时表现出良好的性能,并且可以获得较好的寻优精度。(2)为进一步提高粒子群算法的收敛速度,增强算法在迭代后期的搜索能力,提出一种改进的禁忌粒子群算法TIPSO。算法将基于位置相似度的禁忌策略和粒子群优化算法结合起来,并在此基础上引入了扰动因子。在标准数据集上的寻优结果表明,该算法具有较好的收敛效果,能够及时跳出局部极小值,并且在面对多维复杂函数时依旧有出色的表现。(3)研究了柔性流水车间调度问题,本文以最大完工时间最小化为目标来求解该车间调度问题。最后,本文将优化算法应用到柔性流水车间调度问题中,通过与另外两种算法的仿真对比实验验证了算法的实用性和有效性。

关键词：群体智能算法粒子群优化算法禁忌策略扰动因子柔性流水车间调度

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于群体智能算法的备件需求预测模型研究

基于群体智能算法的备件需求预测模型研究

作者：杨晨郑州大学

学位级别：硕士

备件需求预测作为制造服务价值链协同的重要组成部分,对推动生产型制造向服务型制造转变起到关键的作用。目前,传统的备件需求预测模型存在预测模型针对性不强、预测方法泛化能力差等问题,导致模型的预测精准度不高。因此,本文以群体智... 详细信息

备件需求预测作为制造服务价值链协同的重要组成部分,对推动生产型制造向服务型制造转变起到关键的作用。目前,传统的备件需求预测模型存在预测模型针对性不强、预测方法泛化能力差等问题,导致模型的预测精准度不高。因此,本文以群体智能算法的改进为技术手段,以备件需求预测模型的构建为核心,以动车组备件的需求预测为落脚点展开研究。本文的研究内容如下:(1)提出一种具有淘汰机制的混沌搜索粒子群算法(ECPSO)。针对粒子群算法存在过早收敛的问题,提出一种基于迭代次数和适应度值的惯性权重计算方法,提升算法的全局搜索能力和局部搜索能力;为丰富算法的种群多样性,引入淘汰机制对种群中的粒子进行更新;同时为提高算法的收敛精度,结合混沌思想对全局最优解进行混沌搜索。将该算法与对比算法在测试函数上进行寻优实验,实验结果表明,ECPSO算法的收敛性能和寻优稳定性均有较强的提升。(2)提出一种具有差分搜索的反向学习飞鼠搜索算法(DOSSA)。为提高飞鼠搜索算法的寻优效率,提出一种具有二次反向搜索策略的位置更新方法,并采用一种基于迭代次数的自适应捕食者概率,平衡算法的勘探能力和开发能力;针对算法易陷入局部最优解的问题,提出一种最优解差分搜索策略,提高算法跳出局部最优解的能力。将该算法与对比算法分别在测试函数上进行寻优实验,实验结果表明,DOSSA算法的收敛速度和收敛精度均优于选用的对比算法。(3)将提出的两种改进算法应用于备件需求预测模型的参数优化问题中。针对连续型备件需求预测问题,构建一种ECPSO算法优化BP神经网络的备件需求预测模型(ECPSO-BP);针对间歇型备件需求预测问题,构建一种DOSSA算法优化支持向量回归的备件需求预测模型(DOSSA-SVR)。在动车组备件需求数据集上的实验结果表明,本文构建的两个备件需求预测模型的拟合优度分别为0.802和0.815,均优于所选取的对比模型。

关键词：备件需求预测群体智能算法混沌搜索 BP神经网络支持向量回归

基于群体智能算法优化的深度学习恶意代码检测研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于群体智能算法优化的深度学习恶意代码检测研究

作者：张宇迪沈阳理工大学

学位级别：硕士

随着通信技术和互联网技术的发展,潜在的恶意代码软件攻击威胁日益增大,对网络安全和网络服务质量造成了很大影响,其中针对国家政府部门、重要军事和科研设施的攻击尤其值得重视。随着恶意代码的反跟踪技术、加壳或者混淆技术的发展,使... 详细信息

随着通信技术和互联网技术的发展,潜在的恶意代码软件攻击威胁日益增大,对网络安全和网络服务质量造成了很大影响,其中针对国家政府部门、重要军事和科研设施的攻击尤其值得重视。随着恶意代码的反跟踪技术、加壳或者混淆技术的发展,使其生命力大幅提升且更加难以被检测和发现,这导致了近年来网络安全事件频发,个人信息安全和财产安全面临严峻挑战。其中如何快速准确的检测出恶意代码软件是重要一环。恶意代码通过各种变体手段躲避检测,但是恶意代码想要实现恶意行为必须要调用Windows系统的API接口服务。针对恶意代码的这一特性,对应用程序调用的系统API函数序列有极高的分析价值,通过深度学习模型可以更深一步挖掘这其中的潜在特征,增加检测的准确性。本文将恶意代码检测的重点集中在样本程序调用的Windows系统API函数序列,通过对Ember数据集中Ramnit、Lethic、Sality、Emotet和Ursnif五个恶意代码家族所调用的API函数序列的分析,进而发现其潜在的恶意行为;建立了基于Word2vec框架的卷积神经网络和长短时记忆网络的深度学习模型,对恶意代码进行检测和分类;针对恶意代码检测领域中模型超参数寻优困难和缺少先验知识的问题,提出了基于群体智能算法的模型自动寻优方法。针对传统Word2vec只是对文本的简单映射,缺少对更深层语义映射的缺点,提出基于FastText的API向量化方法。进一步分别对GA+CNN+LSTM、IWOA+CNN+LSTM和IGWA+CNN+LSTM三种模型在Word2vec框架下和FastText框架下的准确率和损失函数进行了比较,试验结果表明FastText框架下的IGWA优化CNN+LSTM模型可以有效检测和分类恶意代码软件,其准确率超过99%。

关键词： LSTM 卷积神经网络群体智能算法恶意代码家族分类 FastText